语音识别系统中的置信度评分表明模型对转录单词或短语的准确程度的确定性。这些评分通常是数值（例如，介于 0 和 1 之间），反映特定识别结果正确的可能性。 对于开发人员而言，置信度评分提供了一种可衡量的方式来评估系统输出的可靠性，从而可以在下游应用中做出更好的决策。 例如，高置信度评分（例如 0.9）表明系统对转录结果非常有信心，而低评分（例如 0.2）则表示可能存在错误。 这使开发人员可以设计回退机制，例如请求用户确认或记录不确定的结果以供审核。
置信度评分的一个实际应用是在语音控制系统中。 假设智能家居设备将用户的命令转录为“关掉厨房的灯”，置信度评分为 0.3。 系统可能会回应“你是说‘关掉厨房的灯’吗？”，以便在执行操作之前进行确认。 相反，高置信度的命令，例如“设置 5 分钟的定时器”，评分为 0.95，可以立即执行。 在转录服务中，置信度评分有助于确定手动审核的优先级。 例如，呼叫中心工具可以标记置信度低的片段（例如，技术术语或口音）以供人工编辑，从而在不需要全面转录审核的情况下降低总体错误率。 这种自动化和人工监督之间的平衡提高了效率和准确性。
从技术上讲，置信度评分源自声学和语言模型概率的组合。 声学模型评估音频信号与语音单元的匹配程度，而语言模型评估单词序列的可能性。 例如，短语“识别语音”可能比像“苹果车库快速”这样的无意义序列获得更高的分数，因为后者在典型的语言使用中不太可能出现。 开发人员可以调整置信度阈值，以优化误报（接受不正确的转录）和漏报（拒绝正确的转录）之间的权衡。 此外，分析低置信度的结果有助于识别训练数据中的弱点，例如代表性不足的口音或嘈杂的环境，从而指导对模型的改进。 通过利用置信度评分，开发人员可以构建更强大、用户感知的应用程序，以适应语音的真实世界可变性。